研究者詳細 - 岩野　信吾

論文 - 岩野　信吾

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Micro-computed tomography images of lung adenocarcinoma: detection of lepidic growth patterns 査読有り

Nakamura, S; Mori, K; Iwano, S; Kawaguchi, K; Fukui, T; Hakiri, S; Ozeki, N; Oda, M; Yokoi, K

NAGOYA JOURNAL OF MEDICAL SCIENCE 82 巻 ( 1 ) 頁： 25 - 31 2020年2月

中枢神経系原発anaplastic lymphoma kinase陽性未分化大細胞リンパ腫の1例

佐々木裕太郎, 中道玲瑛, 伊藤信嗣, 川井恒, 岩野信吾, 田岡俊昭, 加藤克彦, 川島直美, 下山芳江, 長縄慎二

映像情報Medical 52 巻 ( 1 ) 頁： 82 - 83 2020年1月

Kinetic volume analysis on dynamic contrast-enhanced MRI of triple-negative breast cancer: associations with survival outcomes 査読有り国際誌

Hayashi, Y; Satake, H; Ishigaki, S; Ito, R; Kawamura, M; Kawai, H; Iwano, S; Naganawa, S

BRITISH JOURNAL OF RADIOLOGY 93 巻 ( 1106 ) 頁： 20190712 - 20190712 2020年

Prognostic Impact and Risk Factors of Immune-Related Pneumonitis in Patients With Non-Small-Cell Lung Cancer Who Received Programmed Death 1 Inhibitors 国際誌

Fukihara, J; Sakamoto, K; Koyama, J; Ito, T; Iwano, S; Morise, M; Ogawa, M; Kondoh, Y; Kimura, T; Hashimoto, N; Hasegawa, Y

CLINICAL LUNG CANCER 20 巻 ( 6 ) 頁： 442 - + 2019年11月

ディープラーニングを用いた胸部CT像中の肺結節の画像所見の検出および良悪性鑑別

福嶋一茂, 平野靖, 木戸尚治, 岩野信吾

MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY 37 巻 ( 5 ) 頁： 244 - 253 2019年11月

記述言語：日本語出版者・発行元：日本医用画像工学会

近年、コンピューター診断支援(computer-aided diagnosis;CADx)システムに関する研究では、ディープラーニングが使用される機会が多くなってきており、従来よりも高い性能を示すことが報告されている。肺結節の良悪性鑑別のためのCADxシステムでも同様の傾向があるが、それらはCT像などを入力とし、良性あるいは悪性の尤度のみを出力するか、クラス分類するものが一般的である。一方で、患者に対して医師が肺結節の診断結果を説明する際には、良悪性の尤度だけでは不十分であり、診断結果の根拠を説明することが求められる。そこで本研究ではディープラーニングの一形態であるCNN(convolutional neural network)を用いて、CT像中の肺結節が悪性であることを示唆する画像所見の存在の尤度を診断の根拠として提供し、さらにそれらの尤度を入力するNN(neural network)によって良悪性の鑑別結果を医師に提供するCADxシステムの構築を行った。55個の良性結節と120個の悪性結節を用いて本手法の性能を評価した結果、識別率は79.02±8.43[%]となった。(著者抄録)

その他リンク： https://search.jamas.or.jp/index.php?module=Default&action=Link&pub_year=2019&ichushi_jid=J02087&link_issn=&doc_id=20200115200004&doc_link_id=%2Fen9meite%2F2019%2F003705%2F004%2F0244-0254%26dl%3D0&url=http%3A%2F%2Fwww.medicalonline.jp%2Fjamas.php%3FGoodsID%3D%2Fen9meite%2F2019%2F003705%2F004%2F0244-0254%26dl%3D0&type=MedicalOnline&icon=https%3A%2F%2Fjk04.jamas.or.jp%2Ficon%2F00004_2.gif

Multi-window levels and widths imaging 画像変換による新たな読影手法の検討

伊藤倫太郎, 岩野信吾, 小田紘久, 森健策, 長縄慎二

日本医学放射線学会秋季臨床大会抄録集 55回巻頁： S531 - S532 2019年9月

Renewed Japanese spirometric reference variables and risk stratification for postoperative outcomes in COPD patients with resected lung cancer

Okada, Y; Hashimoto, N; Iwano, S; Kawaguchi, K; Fukui, T; Sakamoto, K; Wakai, K; Yokoi, K; Hasegawa, Y

NAGOYA JOURNAL OF MEDICAL SCIENCE 81 巻 ( 3 ) 頁： 427 - 438 2019年8月

Utility of Metabolic Parameters on FDG PET/CT in the Classification of Early-Stage Lung Adenocarcinoma Prediction of Pathological Invasive Size 査読有り国際誌

Iwano, S; Ito, S; Kamiya, S; Ito, R; Kato, K; Naganawa, S

CLINICAL NUCLEAR MEDICINE 44 巻 ( 7 ) 頁： 560 - 565 2019年7月

【人工知能が医療を変える!医療分野におけるAI研究開発最前線2019】領域別・画像診断におけるAI研究開発の最前線胸部領域胸部画像診断におけるAIと臨床研究について

伊藤倫太郎, 岩野信吾, 長縄慎二

INNERVISION 34 巻 ( 7 ) 頁： 25 - 28 2019年6月

記述言語：日本語出版者・発行元：(株)インナービジョン

2006年から始まった第三次AIブームによりAIの研究が加速度的に進み、現在ではスマートフォンのカメラや音声入力など身近なものに活用されている。放射線医学においては古くから人工知能(AI)を用いた研究が行われ、臨床にも応用されていた。最近では、さらに発展したAIを用いたCADの開発が盛んであり、世界中の研究者が開発を競っている。本稿では、加速度的に進歩するAIと放射線医学とのかかわりについて、主に胸部画像診断の観点から現在の状況と問題点についてまとめ、実際の研究例について提示する。(著者抄録)

画像診断と病理食道平滑筋腫

兵藤良太, 岩野信吾, 長縄慎二, 宮田一志, 島田聡子

画像診断 39 巻 ( 7 ) 頁： 662 - 663 2019年5月

Association between chest computed tomography findings and respiratory adverse events in rheumatoid arthritis patients undergoing long-term biological therapy 査読有り

Matsumoto, T; Iwano, S; Takahashi, N; Asai, S; Watanabe, T; Asai, N; Sobue, Y; Ito, S; Ishiguro, N; Kojima, T

INTERNATIONAL JOURNAL OF RHEUMATIC DISEASES 22 巻 ( 4 ) 頁： 626 - 635 2019年4月

FDG-PET/CTの腫瘍代謝容積に基づいた肺腺癌の臨床病期診断の試み

岩野信吾, 伊藤倫太郎, 長縄慎二

肺癌 59 巻 ( 2 ) 頁： 189 - 189 2019年4月

Longitudinal changes in pulmonary function and respiratory impedance of rheumatoid arthritis 査読有り

Isobe, Y; Ito, S; Matsuda, T; Iwano, S; Uchida, A; Takahashi, N; Kojima, T; Wakahara, K; Yamaguchi, E; Hasegawa, Y

RESPIRATORY PHYSIOLOGY & NEUROBIOLOGY 261 巻頁： 1 - 8 2019年3月

Quantitative Follow-Up Assessment of Patients with Interstitial Lung Disease by 3D-Curved High-Resolution CT Imaging Parallel to the Chest Wall 査読有り

Umakoshi, H; Iwano, S; Inoue, T; Li, YZ; Nakamura, K; Naganawa, S

NAGOYA JOURNAL OF MEDICAL SCIENCE 81 巻 ( 1 ) 頁： 41 - 53 2019年2月

原発性肺癌の術前臨床病期診断の正確性

岩野信吾, 馬越弘泰, 伊藤倫太郎, 島本宏矩, 長縄慎二

Japanese Journal of Radiology 37 巻 ( Suppl. ) 頁： 25 - 25 2019年2月

Effect of blood glucose level on standardized uptake value (SUV) in <SUP>18</SUP>F- FDG PET-scan: a systematic review and meta-analysis of 20,807 individual SUV measurements 査読有り

Eskian, M; Alavi, A; Khorasanizadeh, M; Viglianti, BL; Jacobsson, H; Barwick, TD; Meysamie, A; Yi, SK; Iwano, S; Bybel, B; Caobelli, F; Lococo, F; Gea, J; Sancho-Muñoz, A; Schildt, J; Tatci, E; Lapa, C; Keramida, G; Peters, M; Boktor, RR; John, J; Pitman, AG; Mazurek, T; Rezaei, N

EUROPEAN JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE AND MOLECULAR IMAGING 46 巻 ( 1 ) 頁： 224 - 237 2019年1月

ディープラーニングを用いた胸部CT像中の肺結節の画像所見の検出および良悪性鑑別

福嶋一茂, 平野靖, 木戸尚治, 岩野信吾

ＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ 37 巻 ( 5 ) 頁： 244 - 254 2019年

記述言語：日本語出版者・発行元：日本医用画像工学会

<p>近年，コンピューター診断支援（computer-aided diagnosis; CADx）システムに関する研究では，ディープラーニングが使用される機会が多くなってきており，従来よりも高い性能を示すことが報告されている．肺結節の良悪性鑑別のためのCADxシステムでも同様の傾向があるが，それらはCT像などを入力とし，良性あるいは悪性の尤度のみを出力するか，クラス分類するものが一般的である．一方で，患者に対して医師が肺結節の診断結果を説明する際には，良悪性の尤度だけでは不十分であり，診断結果の根拠を説明することが求められる．そこで本研究ではディープラーニングの一形態であるCNN（convolutional neural network）を用いて，CT像中の肺結節が悪性であることを示唆する画像所見の存在の尤度を診断の根拠として提供し，さらにそれらの尤度を入力とするNN（neural network）によって良悪性の鑑別結果を医師に提供するCADxシステムの構築を行った．55個の良性結節と120個の悪性結節を用いて本手法の性能を評価した結果，識別率は79.02±8.43［％］となった．</p>

DOI： 10.11409/mit.37.244

Generative Adversarial Networkを用いた肺結節の画像生成について

伊藤倫太郎, 岩野信吾, 長縄慎二

日本医学放射線学会秋季臨床大会抄録集 54回巻頁： S561 - S561 2018年9月

Impact of Patient Age and Histological Type on Radioactive Iodine Avidity of Recurrent Lesions of Differentiated Thyroid Carcinoma 査読有り

Nakanishi, K; Kikumori, T; Miyajima, N; Takano, Y; Noda, S; Takeuchi, D; Iwano, S; Kodera, Y

CLINICAL NUCLEAR MEDICINE 43 巻 ( 7 ) 頁： 482 - 485 2018年7月

Deep Learningを用いた胸部CT像中の肺結節の画像所見の検出および良悪性鑑別

福嶋一茂, 平野靖, 木戸尚治, 岩野信吾

日本医用画像工学会大会予稿集 37回巻頁： 173 - 181 2018年7月

記述言語：日本語出版者・発行元：日本医用画像工学会

近年、コンピュータ診断支援(Computer-Aided Diagnosis,CADx)システムに関する研究では、Deep Learningが使用される機会が多くなってきており、従来よりも高い性能を示すことが報告されている。肺結節の良悪性鑑別のためのCADxシステムでも同様の傾向があるが、それらはCT像等を入力とし、良性あるいは悪性の尤度のみを出力するか、クラス分類するものが一般的である。一方で患者に対して医師が肺結節の診断結果を説明する際には、良悪性の尤度だけでは不十分であり、診断結果の根拠を説明することが求められる。そこで本研究ではDeep Learningの一形態であるCNN(Convolutional Neural Network)を用いて、CT像中の肺結節が悪性であることを示唆する画像所見の存在の尤度を診断の根拠として提供し、さらにそれらの尤度を入力とするNN(Neural Network)によって良悪性の鑑別結果を医師に提供するCADxシステムの構築を行った。55個の良性結節と120個の悪性結節を用いて本手法の性能を評価した結果、識別率は79.02±8.43[%]となった。(著者抄録)

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